Indem datenbasierte Erkenntnisse mit strategischen Maßnahmen verknüpft werden, können sich Unternehmen proaktiv auf die zukünftigen Herausforderungen des Arbeitsmarktes einstellen.
Digitalisierung und Nachhaltigkeit gehören zu den zentralen Herausforderungen unserer Zeit. Um ihnen erfolgreich zu begegnen, rückt der zukünftige Kompetenzbedarf verstärkt ins Zentrum strategischer Personalplanung. Unternehmen stehen vor der Frage, welche Fähigkeiten ihre Mitarbeitenden benötigen, um den Anforderungen von morgen gewachsen zu sein und wie sie diese gezielt entwickeln können.
Vor diesem Hintergrund forscht das Fraunhofer IRB an anwendungsorientierten Lösungen, die auf datenbasierten Analysen beruhen. Ein Beispiel hierfür ist EcoNa, der EcoTalentNavigator, der durch den Einsatz moderner KI-Technologien wie maschinellem Lernen und Natural Language Processing (NLP) fundierte Einblicke in aktuelle und zukünftige Anforderungen des Arbeitsmarkts ermöglicht.
Warum Kompetenzanalysen wichtig sind
Kompetenzanalysen spielen eine Schlüsselrolle, da sie es Unternehmen erlauben, sowohl bestehende als auch zukünftig benötigte Qualifikationen präzise zu erfassen. Datenbasierte Kompetenzanalysen ermöglichen eine fundierte Personalplanung, indem sie aufzeigen, welche Qualifikationen gefragt sind und wo Skill-Gaps bestehen (Keitel u. a., 2024). Auch der McKinsey HR-Monitor (2024) betont die Notwendigkeit strategischer, datenbasierter Kompetenzplanung, um gezielt Weiterbildungen und interne Entwicklungspfade zu gestalten.
Angesichts des aktuellen Fachkräftemangels wird es zunehmend wichtiger, die Potenziale der eigenen Belegschaft systematisch zu erkennen und gezielt zu fördern. Hierbei gewinnen die Konzepte des Upskilling und Reskilling — also die Erweiterung und Umorientierung vorhandener Kompetenzen – an zentraler Bedeutung:
Reaktionsfähigkeit auf den Arbeitsmarkt: Die Anforderungen an Kompetenzen ändern sich schnell. Innerhalb der nächsten fünf Jahre werden sich rund 44 % der Fähigkeiten von Beschäftigten verändern (World Economic Forum, 2023). Unternehmen müssen flexibel und vorausschauend agieren, um auf diese Entwicklungen zu reagieren.
Erhalt der Wettbewerbsfähigkeit: Durch gezielte Weiterbildungs- und Umqualifizierungsmaßnahmen können bestehende Qualifikationslücken geschlossen und gleichzeitig die Innovationskraft nachhaltig gestärkt werden. Studien zeigen, dass Unternehmen, die aktiv in Weiterbildung investieren, langfristig resilienter und erfolgreicher sind (OECD, 2021).
Fachkräftesicherung: Deutschland verliert bis 2030 bis zu vier Millionen Erwerbstätige (Bundesinstitut für Berufsbildung, 2024). Angesichts dieses schrumpfenden Talentpools unterstützen systematische Kompetenzanalysen und darauf aufbauende Weiterbildungsstrategien Unternehmen dabei, ihre Attraktivität als Arbeitgeber zu sichern und langfristig zu erhöhen.
Forschung und Praxis vereint
Um diesen Anforderungen gerecht zu werden, ist es von großer Bedeutung, die Kompetenzanforderungen der Zukunft zu erkennen, um Kompetenzlücken zu identifizieren. Die systematische Analyse großer Datenmengen — beispielsweise aus Stellenanzeigen und branchenspezifischen Informationsquellen – bildet die Grundlage zur präzisen Identifikation von Kompetenzanforderungen. Erst ein solcher evidenzbasierter Ansatz ermöglicht es zuverlässig, Trends frühzeitig zu erkennen und Veränderungen in den Kompetenzprofilen einzelner Branchen und Berufen sichtbar zu machen. Eine datenbasierte Analyse für strategische Entscheidungen wird in der Personalentwicklung daher immer bedeutender. Das Fraunhofer IRB forscht im Rahmen des Projekts Global Upskill an EcoNa, einem Instrument, das einen praxisnahen Zugang zum aktuellen Status quo auf dem Arbeitsmarkt ermöglicht und gleichzeitig konkrete Entwicklungspotenziale für die Zukunft aufzeigen kann.
EcoNa: Ein datenbasierter Ansatz für die Kompetenzentwicklung
Hierfür werden modernste KI-Technologien angewendet, um mit EcoNa relevante Arbeitsmarktdaten, etwa aus Stellenanzeigen, systematisch auszuwerten. Dabei kommen nicht nur generative Sprachmodelle, sondern auch klassische Methoden des Maschinellen Lernens zum Einsatz. Auf Basis dieser Datenanalysen werden fundierte Trendprognosen erstellt, die Unternehmen dabei unterstützen, frühzeitig zu erkennen, welche Fähigkeiten in Zukunft verstärkt gefragt sein werden. Diese datengestützte Herangehensweise verschafft nicht nur Klarheit über die derzeitige Marktsituation, sondern eröffnet auch neue Perspektiven für die strategische Weiterentwicklung der Mitarbeitenden und des eigenen Geschäftsmodells. Darüber hinaus werden detaillierte Einblicke in branchenspezifische Anforderungen möglich, sei es in traditionellen Industrien oder in zukunftsweisenden Geschäftsfeldern. Unternehmen profitieren von wissenschaftlich fundierten Prognosen, die ihnen helfen, den dynamischen Kompetenzbedarf frühzeitig zu adressieren. Entscheidungen werden auf Basis umfangreicher, empirisch erhobener Daten getroffen, was zu einer besseren Planung und Umsetzung strategischer Personalmaßnahmen führt.
EcoNa nutzt Künstliche Intelligenz, um relevante Arbeitsmarktdaten systematisch auszuwerten — und daraus fundierte Trendprognosen für die Personalentwicklung abzuleiten.“
Wissen und Kompetenz als Schlüsselfaktoren der Zukunft
Der Blick in die Zukunft zeigt, dass die Twin Transition, also die Verknüpfung von Nachhaltigkeit und Digitalisierung, auch weiterhin zentrale Impulse für die Arbeitswelt liefern wird. Die EU-Kommission und aktuelle Studien (z. B. Trevisan u. a., 2024) zeigen, dass für die Umsetzung der Klimaziele digitale und grüne Kompetenzen miteinander verknüpft werden müssen. Damit verändern sich Qualifikationsanforderungen in nahezu allen Branchen: Es braucht sowohl technisches Fachwissen als auch digitale Grundkompetenzen und soziale Fähigkeiten. Hierfür braucht die Forschung eine datenbasierte Grundlage, um diese Entwicklung systematisch zu erfassen, sie zu bewerten und anschließend Handlungsmaßnahmen abzuleiten.
Mithilfe von EcoNa werden nicht nur aktuelle Kompetenzen erfasst, sondern auch zukünftige Trends prognostiziert. Diese Erkenntnisse eröffnen Chancen, die weit über die reine Personalentwicklung hinausgehen und zu einer ganzheitlichen Transformation in der Unternehmensführung beitragen können. EcoNa steht als Beispiel für den erfolgreichen Einsatz von KI in der Personal- und Kompetenzentwicklung. Indem datenbasierte Erkenntnisse mit strategischen Maßnahmen verknüpft werden, können sich Unternehmen proaktiv auf die zukünftigen Herausforderungen des Arbeitsmarktes einstellen. Unternehmen, die diese fundierten Analysen nutzen, erfüllen nicht nur die aktuellen Anforderungen des Marktes, sondern ebnen auch den Weg in eine zukunftssichere, digital geprägte Unternehmenslandschaft.
(Quelle: Fraunhofer IRB)
Das Schaubild zeigt auf, wie das Tool EcoNa wirken kann.
Kompetenzanalysen spielen eine Schlüsselrolle, da sie es Unternehmen erlauben, sowohl bestehende als auch zukünftig benötigte Qualifikationen präzise zu erfassen.“
Katrin Jochum
Wissenschaftliche Mitarbeiterin des Fraunhofer IRB
Dr. Uwe Remer
Wissenschaftlicher Mitarbeiter des Fraunhofer IRB
Wie funktioniert EcoNa technisch?
EcoNa nutzt Künstliche Intelligenz, um große Mengen an Arbeitsmarktdaten, bspw. Stellenanzeigen, automatisiert auszulesen und zu analysieren. Dabei kommen Verfahren des Maschinellen Lernens und der sogenannten „natürlichen Sprachverarbeitung“ (Natural Language Processing, NLP) zum Einsatz. Diese Technologien helfen, relevante Kompetenzen aus unstrukturierten Texten zu erkennen, Trends zu identifizieren und Kompetenzprofile systematisch miteinander zu vergleichen. So lassen sich beispielsweise Lücken zwischen aktuellen Qualifikationen und zukünftigen Anforderungen („Skill Gaps“) sichtbar machen — datenbasiert, aktuell und branchenspezifisch.
